PHASE

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

密度汎関数理論に則った平面波基底・擬ポテンシャル法電子状態計算プログラム。未知の物質に対する様々な物性予測のほか、STM像、EELSなどの実験測定を再現することが可能。表面・界面などの長時間の第一原理分子動力学法計算や反応経路解析も行える。ソースコードが公開されており、PC上の小規模計算から大規模並列計算まで可能。

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McPhase

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

磁性評価のためのプログラムパッケージ。結晶場の評価、平均場近似による磁気構造解析や磁化や比熱などの熱力学量の計算、磁気励起の解析など、磁性に関わる様々な種類の物性評価計算を行うことができる。中性子回折実験や共鳴X線回折実験のデータのフィッティング解析も可能で、実験家が利用しやすいパッケージとなっている。

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QUANTUM ESPRESSO

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

擬ポテンシャル法と平面波基底を用いた第一原理計算ライブラリ。広範な物理系に対して、密度汎関数法に基づく電子状態計算を高精度で行うことができる。基本プログラムのほかに多数のコアパッケージ・プラグインが含まれ、無償ながら研究・開発に利用できる多くの充実した機能を持つ。MPIによる並列計算にも対応している。

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ADF

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

密度汎関数法を用いた有償の量子化学計算アプリケーション。相対論的効果が必要となる遷移金属錯体や重い元素を取り扱うことができ、COSMOや3D-RISMなど溶媒の効果も取り扱うことができる。通常の電子分光に加え、核磁気共鳴(NMR)、原子振動、電子スピン共鳴、核四重極共鳴(NQR)などの分光データの評価も可能。

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GaussView

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

有名な量子化学計算ソフトであるGaussianシリーズの純正可視化アプリケーション。有償・ソース非公開だが、分子モデルの構築、パラメータの設定、ジョブの管理、計算結果の表示など、多岐にわたる機能を有する。Gaussianの入力ファイル作成と各種出力ファイルを用いた結果の可視化のほか、Sybyl, Molden, PDB, CIFの構造フォーマットも読み書きできる。

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SMASH

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

オープンソースの大規模並列量子化学計算ソフトウェア。ナノサイズ分子のエネルギー及び最適化構造を、分割せずにまるごと計算することが可能。利用できる環境は「京」コンピュータからPCまでで、シンプルなインプット、実行方法が特徴。さらに、頻繁に用いられるルーチンを容易に抜き出せるプログラム構造になっている。

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Molden

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

量子化学計算の前処理/後処理のためのオープンソースアプリケーション。GAUSSIAN, GAMESS, MOPACの結果だけではなく、Molden形式で保存された他のアプリケーションで得られた結果も処理できる。Postscript, XWindows, VRML, OpenGLなど多数の描画インターフェイスに対応し、分子軌道や電子密度の可視化や分子振動の動画作成が可能。

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Allegro

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いたAllegroポテンシャルモデルを構築し、分子動力学計算に利用するためのオープンソースソフトウェア。NequIPに依存しており、NequIPと同様に利用可能。メッセージパッシングを用いずに、局所的な情報のみから原子ごとのエネルギーが計算できるため、スケーリングに優れるとされる。

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NWChem

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

励起状態や時間発展に重点が置かれたオープンソースの汎用量子化学計算アプリケーション。時間依存密度汎関数法による励起状態計算や、QM/MM法による計算が行える。超並列計算に対応しており、数万プロセス程度の並列計算を効率よく実行できる。相対論効果の取り扱いやガウシアン基底/平面波基底の選択が可能。

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pacemaker

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

非線形atomicクラスター展開による原子間力ポテンシャル構築のためのツール。pandasとASEを使ったデータフォーマットを用いるが、VASPの出力ファイルから学習データを自動で抽出することもできる。学習したポテンシャルはLAMMPSに対応しており、分子動力学計算と同時に、出現した構造の学習範囲からの逸脱度合い(extrapolation grade)も計算可能。

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